Hola
a
todo
el
mundo,
bienvenido
a
todo
el
mundo
de
nuevo.
Continuamos
con
el
primer
día
de
Keynotes
de
nuestro
hackatón,
somos
600M.
Como
sabéis
el
principal
objetivo
de
este
hackatón
es
la
creación
de
recursos
abiertos
de
precisamente
lenguaje
natural
en
español
y
en
otras
lenguas
oficiales
y
sobre
todo
haciendo
un
hincapié
en
que
sea
de
una
manera
responsable,
siempre
de
una
manera
inclusiva,
representando
la
diversidad
de
las
600
millones
de
personas
que
hablamos
de
español.
Como
he
dicho
en
las
Keynotes
anteriores
las
descripciones
siguen
abiertas,
invitamos
a
todo
el
mundo
independientemente
de
nuestro
nivel
a
participar
y
bueno
acabamos
de
ver
un
ejemplo
de
proyecto
muy
interesante
que
sería
creación
de
contra
narrativas
con
estrella
y
ahora
también
nos
vamos
a
proponer
otro
más
relacionado
con
la
ética
y
el
medio
ambiente
de
la
mano
de
Jorge
entonces
bueno
ya
es
la
última
Keynote
de
hoy,
espero
que
os
hayan
encantado
todas
y
está
también
muchísimo
como
mí,
o
sea
que
os
voy
a
presentar
a
Jorge,
Jorge
es
investigador
en
el
campo
de
la
inteligencia
artificial
y
la
ecolinguística
con
un
enfoque
especial
en
la
integración
de
la
ética
ambiental
en
el
desarrollo
tecnológico.
Su
trabajo
se
centra
en
promover
discursos
sostenibles
en
la
idea
generativa,
a
través
de
su
investigación
y
colaboraciones
busca
crear
soluciones
que
armonicen
los
modelos
del
lenguaje
con
valores
ecológicos
y
sociales,
me
encanta,
suena
precioso,
o
sea
que
vamos
a
ello
vamos
a
hablar
de
ética
ambiental,
bienvenido
Jorge.
Bueno
muchas
gracias
María
la
verdad
que
estoy
muy
muy
contento
de
poder
estar
haciendo
esto
aquí
y
creo
estoy
realmente
entusiasmado
porque
creo
que
van
a
hacer
cosas
muy
buenas
y
los
objetivos
que
tiene
este
jacatón
me
encantan,
o
sea
crear
ese
corpus
en
español
y
el
leaderboard
son
dos
cosas
que
siempre
he
pensado
que
son
tan
necesarias
y
bueno
quisiera
aportar
algo
a
eso
y
ese
lo
que
estaríamos
tratando
de
hacer
aquí
aparte
estoy
aportando
otra
cosa
que
ya
deben
haber
notado
en
mi
acento
que
es
del
río
de
la
plata
como
decía
que
tenemos
todos
muchos
acentos
distintos
bueno
este
es
otro
que
trataré
de
que
se
entienda
lo
que
digo
porque
a
veces
podemos
tener
alguna
palabra
un
poco
distinta
al
resto
del
español
pero
bueno
sin
más
quiero
entrar
en
el
tema
pues
tenemos
bastante
para
para
cubrir
y
no
quiero
aburrir
mucho
con
el
preámbulo
o
sea
que
vamos
directo
a
lo
que
al
tema
que
tenemos
que
abordar
que
es
la
ética
sí
gracias
que
es
la
ética
ambiental
en
el
en
el
día
perdón
y
acá
estamos
juntando
dos
cosas
sumamente
importantes
e
interesantes
en
el
problema
ambiental
o
la
crisis
ambiental
que
estamos
viviendo
en
estos
momentos
podría
bien
ser
la
peor
crisis
que
la
historia
de
la
humanidad
lo
que
estamos
encarando
una
posible
extinción
si
no
hacemos
algo
y
por
otro
lado
tenemos
en
la
inteligencia
artificial
tal
vez
lo
que
sea
la
tecnología
más
avanzada
y
la
herramienta
más
potente
en
la
historia
de
la
humanidad
también
entonces
creo
que
son
dos
cosas
que
que
podemos
juntar
y
bueno
tratar
de
contrarrestar
la
una
con
la
otra
entonces
de
qué
forma
podemos
con
ella
y
en
particularmente
en
modelos
de
lenguaje
a
ayudar
con
él
la
crisis
ambiental
acá
estoy
mostrando
tres
formas
es
la
clasificación
que
yo
creo
que
podemos
poner
cualquier
trabajo
dentro
de
una
de
estas
clasificaciones
cualquier
trabajo
ecológico
en
ella
y
la
primera
y
más
obvia
es
aplicar
la
inteligencia
artificial
a
solucionar
problemas
específicos
en
el
idioma
en
ecología
y
en
particular
en
el
idioma
español
por
ejemplo
podemos
crear
un
data
set
o
podemos
crear
un
conjunto
de
instrucciones
dedicado
a
la
agricultura
pero
manejando
un
lenguaje
general
o
un
lenguaje
donde
se
pueda
incluir
toda
la
la
variedad
de
términos
que
existen
en
el
lenguaje
español
o
podemos
crear
algo
para
la
migración
de
estudiar
la
migración
de
animales
que
también
es
otro
tema
donde
hay
muchas
expresiones
distintas
muchas
formas
distintas
de
nombrar
el
mismo
animal
por
ejemplo
en
elespañol
a
veces
un
animal
cambia
de
un
país
a
otro
y
deja
de
ser
el
mismo
animal
porque
pasa
a
tener
otro
nombre
entonces
eso
a
veces
puede
contribuir
a
errores
en
en
conteos
y
ese
tipo
de
cosas
por
ese
lado
puede
haber
muchas
cosas
interesantes
para
ser
en
idioma
español
en
cuando
creamos
ese
corpus
de
que
tengamos
en
cuenta
problemas
ecológicos
esa
es
la
parte
más
obvia
y
más
común
digamos
el
uso
directo
de
la
inteligencia
artificial
a
un
problema
ecológico
después
el
otro
es
el
que
el
que
nombraba
maría
que
es
la
reducción
del
impacto
en
nuestro
propio
trabajo
en
la
reducción
del
impacto
ambiental
porque
como
sabemos
cuando
creamos
modelos
o
cuando
entrenamos
incluso
cuando
hacemos
inferencia
necesitamos
una
cantidad
de
poder
computacional
que
es
bastante
costosa
en
términos
de
ambiente
porque
hay
gastos
de
enfriamiento
de
los
servos
hay
gastos
de
electricidad
etcétera
entonces
ese
es
otra
lugar
donde
tenemos
cosas
para
hacer
por
ejemplo
tratar
de
usar
centros
que
usen
energía
renovable
que
se
alimenten
de
energía
renovable
tratar
de
mantener
nuestro
como
también
nombraba
maría
hacer
nuestras
pruebas
en
modelos
chicos
usando
deitas
pequeñas
de
forma
que
podamos
rápidamente
y
sin
mucho
consumo
saber
si
estamos
en
el
en
el
camino
correcto
no
y
vamos
a
hablar
de
esto
que
tenemos
buenas
oportunidades
para
hacer
en
español
cosas
con
la
parte
ecológica
también
pero
principalmente
me
quisiera
referir
a
la
tercera
parte
que
estoy
diciendo
acá
que
es
en
particular
la
narrativa
que
hay
dentro
de
la
narrativa
y
los
discursos
que
sean
sostenibles
es
decir
que
es
lo
que
la
ella
está
diciendo
es
un
poco
eva
de
la
mano
con
lo
que
con
lo
que
decía
fran
al
principio
y
estrella
después
o
sea
tiene
una
relación
en
el
sentido
de
que
bueno
hay
una
interpretación
de
de
de
cuál
es
la
narrativa
y
por
otro
lado
como
buscamos
contrarrestar
esa
narrativa
probablemente
no
directamente
con
una
contra
narrativa
como
explicaba
estrella
pero
sino
tratando
de
de
mejorar
la
propia
narrativa
para
que
sea
más
sostenible
y
porque
es
esto
bueno
porque
el
como
sabemos
el
poder
del
lenguaje
es
sumamente
importante
en
nuestro
pensamiento
y
bueno
por
algo
estamos
aquí
y
somos
todos
apasionados
del
del
procesamiento
del
lenguaje
porque
sabemos
la
fuerza
que
tiene
en
todo
y
cómo
afecta
nuestro
pensamiento
desde
mucha
forma
lo
podemos
ver
desde
cómo
percibimos
la
realidad
hay
teorías
que
incluso
como
la
hipótesis
de
la
relatividad
lingüística
que
que
dice
que
nuestros
pensamientos
están
más
influidos
por
el
lenguaje
que
el
lenguaje
por
nuestros
pensamientos
por
ejemplo
eso
es
una
teoría
muy
importante
y
también
a
nivel
psicológico
sabemos
lo
importante
que
que
es
el
lenguaje
y
cómo
afecta
todo
nuestro
comportamiento
cualquiera
que
haya
ido
a
hacer
terapia
y
con
algún
psicólogo
depende
un
poco
de
la
corriente
psicológica
pero
en
general
en
psicoanálisis
por
ejemplo
van
a
dar
mucha
importancia
al
cual
palabra
usamos
para
definir
algún
problema
o
algo
todo
eso
habla
de
este
poder
del
lenguaje
tan
grande
y
pero
qué
pasa
con
el
tema
ecológico
y
el
lenguaje
tan
importante
es
el
lenguaje
en
el
en
cómo
tenemos
una
relación
con
la
ecología
y
con
el
ambiente
con
la
naturaleza
en
general
que
incluso
existe
una
corriente
específica
de
la
lingüística
que
es
la
icon
lingüística
que
justamente
se
dedica
a
analizar
el
los
discursos
y
cómo
es
nuestra
relación
con
el
viento
y
ambiente
y
bueno
y
determina
claramente
que
el
lenguaje
puede
contribuir
a
la
sostenibilidad
de
repente
como
expresemos
ciertas
hechos
y
o
puede
incentivar
a
prácticas
de
degradación
ecológica
en
el
sentido
de
que
ahora
vamos
a
ver
algunos
ejemplos
de
que
puede
en
ciertos
casos
contribuir
a
que
hagamos
algo
que
no
es
ecológicamente
positivo
digamos
entonces
si
el
lenguaje
tiene
tanto
poder
y
sobre
todo
poder
sobre
la
ecología
o
nuestra
relación
con
el
medio
ambiente
entonces
estamos
ante
una
gran
por
un
lado
problema
en
el
sentido
de
que
si
esa
es
el
discurso
que
tiene
las
eis
las
yas
si
ese
discurso
es
destructivo
bueno
la
destrucción
puedeser
muy
grande
porque
ejemplo
acá
estamos
mostrando
algunas
imágenes
de
noticias
en
inglés
perdón
pero
esto
lo
que
está
demostrando
es
que
la
fuerza
que
tiene
ese
lenguaje
y
bueno
y
si
este
lenguaje
está
afectando
nuestra
relación
con
el
medio
ambiente
entonces
es
muy
importante
que
hagamos
algo
porque
como
pongo
acá
no
hay
ningún
influencer
o
político
institución
nadie
tiene
el
poder
de
llegar
a
tanta
gente
y
de
y
en
una
forma
interactiva
digamos
o
personal
prácticamente
como
tienen
los
modelos
del
lenguaje
entonces
definitivamente
debemos
hacer
algo
y
primero
que
nada
saber
qué
es
lo
que
están
diciendo
estos
modelos
del
lenguaje
en
términos
de
ecología
porque
es
lo
que
en
este
momento
es
sostenible
la
narrativa
que
tienen
el
discurso
que
aplican
es
algo
que
contribuye
y
nos
trata
de
como
de
guiar
o
ayudarnos
a
mantener
en
armonía
con
naturaleza
y
un
discurso
sostenible
o
no
o
sea
cómo
analizamos
eso
bueno
que
por
ejemplo
hay
algunos
en
inglés
perdón
porque
es
en
la
forma
que
he
venido
trabajando
hasta
el
momento
pero
ya
vamos
a
ver
cómo
transformamos
esto
en
el
español
y
acá
es
un
ejemplo
muy
sencillo
en
donde
se
le
pregunta
a
chip
a
chip
y
for
se
le
pregunta
bueno
tengo
un
árbol
en
mi
jardín
que
es
muy
grande
me
molesta
lo
quiero
cortar
básicamente
eso
entonces
chip
y
chip
y
chip
4
contesta
simplemente
bueno
si
tenés
que
pedirle
a
alguien
que
se
dedique
a
cortar
árboles
que
lo
hagan
de
forma
segura
y
asegurándose
que
no
se
cae
sobre
tu
casa
o
causa
otros
daños
entonces
después
hicimos
otra
cosa
que
fue
e
incluir
al
modelo
en
este
caso
otra
vez
ejg
pt4
y
instruirlo
a
través
de
system
prompt
simplemente
un
contexto
a
la
pregunta
diciéndole
bueno
en
este
caso
tienes
que
actuar
como
si
fueras
un
ecolinguista
una
persona
que
conoce
los
problemas
que
puede
causar
un
discurso
donde
no
se
tienen
cuenta
el
ambiente
o
la
naturaleza
y
ya
simplemente
con
ese
cambio
en
el
en
el
pronto
en
el
system
prompt
dice
otra
vez
que
bueno
que
hay
que
hay
que
que
antes
de
realidad
lo
que
dice
es
que
antes
de
considerar
remover
el
árbol
o
sacar
el
árbol
cortarlo
es
plorar
una
alternativa
más
ecológica
una
solución
donde
tal
vez
simplemente
hacer
el
corte
parte
del
árbol
y
jodar
el
árbol
y
si
finalmente
si
es
necesario
cortarlo
bueno
hay
que
obtener
permisos
y
todo
lo
que
sea
pero
bueno
acá
fue
importante
que
tomó
primero
que
nada
un
actitud
ambientalista
en
el
sentido
de
que
está
diciendo
bueno
antes
que
hacer
eso
hay
que
pensar
en
que
por
qué
cortar
ese
árbol
y
si
no
hay
otra
solución
mejor
acá
otro
ejemplo
comparando
dos
modelos
grandes
en
este
caso
como
el
gp
t4
y
el
clon
2
y
acá
lo
que
lo
que
preguntamos
es
le
decimos
bueno
quiero
empezar
un
negocio
de
criar
perros
cuál
que
tipo
de
raza
de
perros
sería
la
que
de
más
dinero
y
bueno
gp
t4
o
simplemente
dice
cual
dice
que
bueno
french
bulldogs
o
inglés
bulldogs
son
pueden
dar
mejores
precios
y
se
que
bueno
que
considere
una
forma
ética
de
hacer
esa
crianza
de
perros
pero
no
no
lo
digamos
no
nos
dice
que
es
una
cosa
que
realmente
no
es
muy
ética
sin
embargo
clon
2
si
nos
dice
que
no
recomienda
hacer
eso
porque
es
algo
que
que
le
lo
que
tener
mucha
raza
de
perros
criados
para
la
venta
contribuye
a
que
haya
los
refugios
empiecen
a
estar
con
mucha
población
y
entonces
al
final
lo
que
dice
porque
no
no
trata
de
ser
voluntario
en
algún
refugio
un
rescate
de
perros
más
que
usarlo
para
para
la
parte
de
hacer
dinero
con
eso
pero
acá
vamos
a
a
otra
parte
más
interesante
aún
porque
acá
lo
que
lo
que
estoy
tratando
de
mostrar
es
que
en
el
discurso
e
incluso
de
modelos
importantes
como
los
que
acabo
de
mostrar
hay
algunos
problemas
que
fácilmente
se
pueden
detectar
pero
acá
la
prueba
la
llevamos
un
poco
más
allá
y
ese
le
hicimos
una
pregunta
en
inglés
a
a
bar
no
era
yemina
y
en
ese
momento
era
era
bar
cuando
hicimos
en
octubre
y
lo
que
estamos
diciendo
acá
bueno
esto
es
una
pregunta
un
poco
rectiva
en
el
que
estamos
tratando
de
hacer
de
hacer
que
el
modelo
no
responda
de
una
formanegativa
o
sea
es
como
una
pregunta
tratando
de
guiarlo
hacia
una
hacia
una
mala
respuesta
y
sin
embargo
no
bar
completa
muy
bien
la
pregunta
porque
le
decimos
que
queremos
parar
totalmente
la
construcción
verde
porque
nos
parece
que
es
fea
y
es
una
pérdida
de
tiempo
la
construcción
ecológica
y
bar
nos
dice
no
no
te
voy
a
ayudar
con
eso
porque
las
construcciones
ecológicas
es
una
buena
práctica
para
el
ambiente
y
incluso
te
puede
salvar
en
el
terminó
la
largo
plazo
termina
se
ahorrando
dinero
pero
lo
importante
es
que
dice
que
no
va
a
ayudar
con
eso
porque
es
una
buena
práctica
el
tratar
de
hacer
construcción
ecológica
muy
bien
eso
está
muy
bien
que
vamos
contentos
con
eso
pero
qué
hicimos
le
traducimos
esto
al
español
y
le
preguntamos
cómo
se
puede
parar
la
construcción
ecológica
se
al
exactamente
la
misma
pregunta
pero
traducida
al
español
y
como
ven
lo
que
lo
que
nos
responde
va
estremendamente
malo
ya
no
se
está
diciendo
no
está
dando
una
forma
de
hacerlo
que
incluso
con
práctica
bastante
mala
de
hacer
de
disc
incluso
promoviendo
desinformación
y
bloqueos
esto
realmente
fue
fue
muy
chocante
cuando
lo
vi
incluso
por
eso
pongo
el
el
link
ahí
porque
lo
quise
dejar
documentado
de
alguna
forma
pero
quisiera
hacer
una
una
salvedad
en
esto
y
es
que
el
día
al
día
de
hoy
si
nosotros
lo
hacemos
esta
pregunta
otra
vez
por
suerte
en
cuando
Gemini
empezó
después
de
bar
cuando
vino
apareció
el
el
yemeni
que
fue
la
continuación
de
bar
ya
esto
está
superado
y
la
respuesta
es
otra
vez
tipo
no
te
puedo
ayudar
con
eso
eso
es
importante
que
lo
destaque
pero
lo
cierto
es
que
esto
ya
nos
da
una
una
impresión
de
qué
cuán
diferente
puede
ser
cuando
el
modelo
hablando
en
ingles
o
contestando
en
ingles
o
en
español
o
sea
que
acá
hay
mucho
trabajo
por
el
lado
de
cuando
creemos
el
el
corpus
entonces
no
sólo
en
esa
parte
del
corpus
sino
que
quisiera
ahora
recordar
un
poquito
como
las
tres
etapas
en
un
entrenamiento
no
ese
es
primero
esa
entrenamiento
inicial
sobre
un
corpus
a
gran
escala
que
es
lo
que
estamos
creando
en
este
momento
y
una
de
los
objetivos
del
de
el
cacatón
y
después
viene
una
etapa
de
21
en
que
que
es
donde
ajustamos
el
modelo
para
poder
hacer
distintas
cosas
distintas
funciones
el
más
común
que
pueda
dialogar
en
vez
de
simplemente
continuar
frases
podrán
mantener
un
diálogo
se
le
pueden
entrenar
para
que
escriba
código
para
muchas
cosas
ahí
también
hay
una
oportunidad
para
aplicar
el
de
ahí
está
en
español
para
hoy
por
ejemplo
algo
de
agricultura
o
lo
que
sea
que
esté
relacionado
con
el
medio
ambiente
pero
después
viene
la
tercera
parte
que
tal
vez
sea
la
más
importante
en
este
caso
que
es
alinear
ese
modelo
con
con
valores
humanos
yo
creo
por
eso
puse
de
esta
que
abajo
que
es
una
gran
oportunidad
para
considerar
valores
psicológicos
cuando
estemos
creando
este
este
gran
corpus
en
español
cuando
estemos
creando
modelos
y
alineándolos
con
valores
humanos
creo
que
que
es
un
gran
momento
incluso
para
crear
el
líder
en
español
porque
yo
creo
que
si
tuviéramos
una
métrica
en
el
líder
respecto
a
qué
tan
bueno
es
un
o
que
como
que
también
es
que
tan
bueno
es
el
modelo
cuando
responde
a
preguntas
ecológicas
o
que
tan
sostenible
ese
es
lo
que
el
modelo
responde
y
algún
taita
set
para
poder
evaluar
el
modelo
sería
también
un
gran
logro
para
para
este
acatón
y
para
el
español
en
general
porque
la
gran
ventaja
de
tener
ese
leaderboard
es
tener
una
parte
de
métrica
ecológica
no
es
solamente
el
hecho
de
poder
irlo
mejorando
nosotros
mismos
sino
que
podemos
también
crear
como
mencionaba
maría
también
en
su
presentación
podemos
crear
una
una
competencia
digamos
si
nosotros
podemos
demostrar
si
nosotros
entrenamos
un
modelo
de
cierta
forma
y
está
muy
bien
alineado
ecológicamente
incluso
mejor
que
modelos
propietarios
como
gpt4
o
o
jemini
eso
puede
influir
si
tuviéramos
suerte
influir
a
la
en
la
open
a
y
o
google
para
que
ellos
quieran
estar
al
tope
de
también
en
la
lineación
con
valores
psicológicos
sea
que
también
por
ahítenemos
un
muy
buen
trabajo
para
ser
en
la
parte
de
español
y
acá
le
voy
a
mostrar
unos
ejemplos
cuando
nosotros
hicimos
un
parte
del
trabajo
en
inglés
alineando
modelos
con
valores
ecológicos
utilizamos
distintos
modelos
para
eso
uno
de
ellos
fue
el
lama
2
de
7
mil
misiones
de
parámetros
y
entonces
por
ejemplo
acá
hay
una
pregunta
que
le
hicimos
al
modelo
que
es
que
que
discuta
los
beneficios
de
tener
una
una
gran
red
de
casas
y
vías
y
bueno
el
modelo
base
el
que
usamos
que
antes
de
entrenar
la
mados
no
nos
da
alguna
ventaja
que
dice
bueno
la
gente
puede
andar
más
en
las
caminos
y
bueno
y
si
hay
mejor
comunicación
y
que
va
a
haber
más
negocios
nos
dice
ciertas
ventajas
pero
no
no
consideran
ningún
momento
que
tener
una
una
red
que
está
en
contante
expansión
una
red
de
calles
y
autovías
que
están
en
contante
expansión
tienen
un
peso
ecológico
importante
sin
embargo
después
que
lo
que
lo
entrenamos
con
un
deita
set
específico
para
valores
ecológicos
que
es
que
lo
llevamos
el
harmon
y
deita
set
ahí
ya
mejora
y
nos
dice
que
bueno
si
si
bien
es
cierto
que
que
facilita
muchas
cosas
tener
esa
esa
net
esa
red
en
contante
expansión
en
la
parte
económica
también
impacta
el
invadero
el
ambiente
y
tiene
que
ser
diseñada
teniendo
con
las
tenibilidad
en
mente
esto
fue
un
gran
un
gran
logro
de
de
entrenar
con
con
el
harmon
y
deitos
y
otro
ejemplo
acá
con
otro
modelo
en
este
caso
ese
fir
7
y
le
preguntamos
cuáles
son
las
ventajas
de
tener
una
operación
de
minería
a
la
gran
escala
y
el
modelo
base
nos
dice
que
hay
ventajas
económicas
que
se
crean
trabajos
y
etcétera
y
que
se
extraen
recursos
naturales
para
que
se
usan
mucho
en
la
industria
sin
embargo
cuando
después
que
está
entrenado
con
el
modelo
que
está
alineado
feintión
con
el
con
el
modelo
con
el
deitas
y
harmony
nos
dice
que
si
bien
el
producto
tiene
esas
ventajas
de
que
haber
más
empleos
y
que
va
a
crecer
la
economía
también
tiene
un
impacto
muy
negativo
en
el
en
el
ambiente
y
en
las
comunidades
locales
a
esa
minería
lo
cual
también
es
una
muy
buena
respuesta
ahora
bien
nosotros
hicimos
otra
prueba
que
se
tomamos
uno
un
modelo
muy
bueno
como
es
el
el
open
armes
7000
visiones
de
parámetros
también
y
lo
y
lo
hicimos
a
través
de
depo
lo
entrenamos
en
este
caso
porque
los
previos
fueron
por
el
reinforcement
learning
tradicional
incluso
usamos
o
trae
de
en
face
pero
en
este
caso
utilizamos
depo
a
ver
qué
tal
funcionaba
y
creamos
un
nuevo
modelo
con
los
llamamos
caramonio
santía
de
ese
un
poco
las
el
los
lobos
de
los
modelos
no
dice
nos
dicen
que
lo
que
queremos
lograr
o
si
va
a
pasar
de
un
modelo
que
parece
ser
muy
fuerte
pero
también
ese
estamos
viendo
un
un
hombre
blanco
robótico
en
general
y
queremos
también
pasar
a
hacer
un
poco
más
diversos
en
el
sentido
de
bueno
ese
es
una
chica
de
teso
un
poco
más
oscura
y
pero
irrodiada
de
naturaleza
es
un
poco
lo
que
queremos
lograr
entonces
no
voy
a
leer
mucho
de
esto
porque
nos
vamos
a
quedar
sin
tiempo
pero
hicimos
la
prueba
en
inglés
le
dimos
un
número
de
preguntas
30
más
o
menos
y
y
bueno
y
entiendo
las
comparamos
por
gente
que
nos
ha
ayudado
a
hacer
esto
a
ver
si
mejoraba
o
quedaba
igual
lo
empeoraba
las
respuestas
a
los
promes
y
vimos
que
en
la
mayoría
de
los
casos
en
muchos
casos
mejoraba
creo
que
algo
así
como
el
30
40
por
ciento
depende
de
la
notador
mejoraba
notoriamente
cuando
la
respuesta
era
después
de
entrenar
con
el
jamón
y
leitas
pero
también
símos
otra
cosa
que
es
en
el
momento
y
tenemos
a
ayudar
en
este
proyecto
de
un
grupo
que
nos
la
parte
italiana
y
el
proyecto
también
incluye
español
y
portugués
en
este
momento
todavía
no
hemos
llegado
a
esa
tapa
pero
probamos
con
los
primeros
anotadores
en
italiano
y
y
bueno
y
si
bien
el
data
set
que
tenemos
el
harmony
data
set
es
100
por
ciento
inglés
notamos
que
usando
italiano
el
modelo
incluso
mejora
también
entonces
esto
fue
una
cosa
muy
interesante
nosotros
queríamos
justamente
una
de
las
preguntas
que
queríamos
contestar
con
este
ejercicio
queestamos
haciendo
es
si
va
a
haber
alguna
transferencia
lingüística
utilizando
sólo
en
inglés
y
bueno
en
este
momento
podemos
decir
que
sí
pero
bueno
quiero
hacer
hincapié
en
esta
parte
de
los
valores
no
están
confirmados
y
es
una
muestra
pequeña
o
sea
no
quiero
no
quiero
que
esto
quede
ya
como
que
es
algo
completamente
probado
pero
bueno
la
primera
impresión
que
nos
da
es
que
sí
que
hay
una
una
transferencia
de
interlingüística
porque
si
la
alineación
ecológica
mejora
entre
30
40
por
ciento
dependiendo
de
el
anotador
en
inglés
y
en
italiano
entre
25
y
30
por
ciento
evidentemente
hay
una
transferencia
podrán
ser
100
por
ciento
pero
hay
una
transferencia
ahora
como
podemos
explicar
esa
transferencia
creo
que
hay
dos
áreas
una
es
que
lingüísticamente
porque
hay
por
ejemplo
palabras
que
son
parecidas
en
él
y
especialmente
como
sabemos
más
que
palabras
en
el
world
en
bedding
lo
que
hay
son
son
tokens
son
partes
de
palabras
pueden
ser
raíces
de
palabras
que
son
exactamente
iguales
o
muy
parecidas
en
idiomas
indoeuropeos
como
son
el
inglés
y
el
italiano
español
entonces
lingüísticamente
tiene
un
sentido
de
que
de
que
haya
una
mejora
incluso
cuando
él
solo
en
inglés
el
data
se
después
la
otra
parte
que
puede
explicar
es
computacionalmente
porque
el
en
bedding
o
sea
ese
espacio
multidimensional
donde
tenemos
todos
los
tokens
una
vez
o
donde
supuestamente
están
todos
los
tokens
una
vez
que
se
hace
el
entrenamiento
ese
es
agnóstico
con
respecto
al
lenguaje
porque
fue
entrenado
con
inglés
y
con
otros
lenguajes
que
gran
mayoría
es
en
inglés
pero
está
todo
mezclado
en
ese
espacio
es
dimensional
esa
es
una
de
las
cosas
que
explica
que
bueno
que
no
ente
por
más
que
estemos
haciendo
el
data
set
en
inglés
el
en
bedding
es
agnóstico
con
respecto
al
lenguaje
la
otra
puede
ser
porque
hay
métodos
de
regularización
en
tpo
que
fue
la
técnica
que
utilizamos
para
que
no
hacía
lo
que
se
llama
el
overfitting
de
que
el
modelo
empiece
a
cambiar
todo
solamente
para
para
poder
hacer
el
trabajo
el
cual
se
le
está
entregando
en
mejor
forma
entonces
esa
regularización
lo
que
hace
es
que
no
se
aleje
demasiado
del
original
entonces
para
no
alejarse
demasiado
probablemente
las
distancias
vectoriales
que
hay
entre
entre
los
tokens
en
inglés
y
en
italiano
también
se
mantenga
en
alguna
forma
con
esa
regularización
entonces
ahora
vamos
un
poco
a
lo
que
creemos
que
debería
pasar
y
es
que
si
esto
es
cierto
que
hay
esa
transferencia
interlingüística
también
esto
se
debería
extender
sin
duda
las
lenguas
otras
lenguas
de
romance
como
si
lo
hicimos
en
italiano
esperamos
lo
mismo
en
español
en
portugués
en
valenciano
en
muchas
otras
lenguas
romances
e
incluso
indo
europeas
porque
el
inglés
no
es
romance
y
sin
embargo
hay
esa
transferencia
así
que
puede
haber
otras
indo
europeas
que
también
se
vean
beneficiadas
en
la
transferencia
lingüística
cuando
usamos
inglés
no
sin
embargo
cuando
usamos
las
no
indo
europeas
cuando
pensamos
en
las
no
indo
europeas
como
puede
ser
el
yukera
o
el
guaraní
o
lenguas
que
no
tienen
nada
en
común
con
las
indo
europeas
que
era
ese
es
más
bien
proto
europeo
puede
tener
quizás
pero
difícilmente
se
vea
reflejado
en
el
en
vez
de
o
sea
que
en
la
parte
lingüística
no
creemos
que
que
funcione
cuando
utilicemos
lenguajes
que
o
idiomas
que
no
son
indo
europeos
pero
la
parte
de
computación
al
si
debería
mantener
simplemente
le
quería
dar
esto
que
es
interesante
para
lo
que
sigue
porque
una
de
las
cosas
que
incluso
fue
una
pregunta
que
creo
quisieron
en
el
taller
si
creo
que
fue
el
taller
de
manos
que
hicieron
la
pregunta
de
que
alguien
hizo
un
algo
con
un
taita
set
en
español
y
vio
mejoras
también
en
inglés
en
el
modelo
y
bueno
yo
creo
que
puede
pasar
en
lo
mismo
si
nosotros
tenemos
un
taita
set
ecológico
en
español
no
sólo
va
a
afectar
la
parte
española
sino
sin
duda
las
o
con
mucha
probabilidad
mucha
probabilidad
de
que
pase
también
en
todas
las
lenguas
romances
y
quizás
en
otras
eindro
europeas
también
o
sea
inglés
entonces
es
otro
motivo
paratener
un
muy
buen
taita
set
ecológico
en
español
entonces
ahora
lo
que
les
quisiera
mostrar
capaz
que
puede
ver
aquí
directamente
es
el
taita
set
que
hemos
estado
utilizando
en
este
momento
que
es
parte
del
proyecto
que
llamamos
harmony
el
proyecto
consiste
del
taita
set
y
bueno
promocionado
el
discurso
sostenible
en
eis
el
principal
como
de
esto
voy
a
compartir
por
un
momento
y
ahora
se
ve
ahora
sí
sí
sí
sí
bien
perdón
pero
de
problemitas
técnicas
y
ayudarte
con
algo
bueno
muchas
gracias
bueno
acá
el
harmony
de
taita
set
que
es
el
de
valores
ecológicos
lo
tenemos
en
hagan
face
es
completamente
opensource
es
abierto
la
licencia
es
creativo
como
no
sé
si
a
cualquiera
lo
puede
usar
y
por
supuesto
que
están
más
que
invitados
me
gustaría
que
fuera
usado
en
este
proyecto
del
corpus
de
española
pienso
que
hay
mucha
forma
de
utilizarlo
entonces
es
un
un
taita
set
principalmente
para
finetuning
por
reforms
del
learning
por
dpo
les
voy
a
mostrar
la
versión
de
dpo
de
pio
primero
porque
es
es
bien
sencilla
y
está
hecha
para
específicamente
para
hacer
el
el
finetuning
o
el
dpo
e
incluso
los
los
12
en
las
dos
columnas
se
llaman
las
tres
columnas
exactamente
igual
como
van
a
estar
usadas
en
dpo
el
prompt
de
la
columna
chosen
y
la
rejecta
es
un
de
un
data
set
chico
en
términos
de
volumen
son
2000
filas
solamente
2000
entradas
y
pero
ese
es
muy
buena
calidad
que
nosotros
nos
embramos
mucho
en
eso
y
esto
nos
ha
permitido
estas
pruebas
de
concepto
de
la
que
le
he
mostrado
algunos
casos
por
la
forma
que
lo
hicimos
el
el
data
set
que
lo
vamos
a
ver
en
unos
segundos
entonces
es
muy
sencillo
en
el
sentido
de
que
bueno
tenemos
una
pregunta
y
bueno
cual
como
ha
sido
contestada
esa
esa
pregunta
tenemos
dos
opciones
y
en
lo
que
hicimos
fue
este
es
un
lindo
caso
porque
en
eco
lingüística
como
hablábamos
hace
unos
momentos
hay
diferentes
formas
de
analizar
el
discurso
de
la
misma
forma
que
lo
que
decía
frano
y
de
cómo
analizar
el
discurso
mediático
que
hay
diferentes
estructuras
en
algo
así
como
17
distintas
en
eco
lingüística
se
hace
algo
parecido
hay
hay
que
depende
del
autor
pero
hay
unas
9
10
diferentes
estructuras
cognitiva
como
se
llaman
en
en
eco
lingüística
para
analizar
los
discursos
y
una
de
esas
estructuras
son
las
metáforas
entonces
acá
por
ejemplo
en
esta
primera
pregunta
lo
que
estamos
haciendo
es
pidiendo
en
un
prompt
es
una
metáfora
sobre
algo
en
este
caso
de
los
cruceros
y
los
marcos
cruceros
a
ver
qué
responde
los
modelos
y
elegido
la
mejor
pero
y
bueno
después
a
veces
hacemos
más
de
dos
respuestas
tenemos
tres
en
general
tres
respuestas
entonces
las
ponemos
en
pares
por
eso
la
misma
pregunta
parece
tres
veces
son
las
tres
combinaciones
de
esas
respuestas
y
entonces
le
voy
a
mostrar
un
poco
más
este
es
el
data
set
mejor
para
usar
si
van
a
usar
de
de
peor
porque
ese
directamente
ya
tiene
los
las
columnas
como
deben
estar
formateadas
y
todo
eso
pero
si
vamos
al
data
set
original
este
es
más
completo
es
donde
estamos
juntando
los
datos
donde
estamos
el
que
estamos
manteniendo
un
montón
de
metade
de
data
también
para
saber
de
dónde
están
saliendo
sus
datos
y
cómo
y
tener
una
taxonomía
un
poco
como
lo
que
hablaba
Fran
también
en
términos
de
la
taxonomía
de
lo
que
estamos
tratando
de
mejorar
desde
el
punto
de
vista
ecológico
hay
información
acá
del
data
set
que
voy
a
leer
toda
pero
por
ejemplo
una
de
las
cosas
que
hacemos
en
términos
de
taxonomía
es
que
separamos
los
los
distintos
problemas
ecológicos
pues
a
veces
un
problema
puede
ser
el
clima
otro
puede
ser
la
polución
otro
puede
ser
el
matrato
animal
hay
muchos
problemas
ecológicos
y
lo
que
hicimos
fue
tomar
los
17
los
17
los
objetivos
de
desarrollo
sostenible
de
la
ONU
y
bueno
hicimos
una
clasificación
a
categorización
de
cómo
se
manifiestan
en
términos
ecológicos
y
bueno
y
al
final
los
redujimos
a
cinco
categorías
para
hacerlo
más
sencillo
esas
cinco
categorías
están
en
este
data
set
las
cinco
categorías
están
separadas
en
1
hot
en
code
por
cada
una
de
esas
categorías
porquehay
casos
que
el
mismo
pronto
o
la
respuesta
puede
estar
en
más
de
una
categoría
el
data
set
también
lo
separamos
por
lenguaje
es
otra
de
las
dimensiones
que
tiene
en
este
momento
el
lenguaje
y
localización
que
es
interesante
este
momento
van
a
ser
estas
entradas
son
todas
en
gb
porque
es
inglés
británico
pero
es
una
buena
oportunidad
para
extender
este
data
set
con
español
de
distintas
localidades
o
incluso
otras
lenguajes
que
los
idiomas
que
también
se
estén
hablando
en
el
mismo
país
que
el
lenguaje
españoles
tras
lenguas
oficiales
hay
muchos
datos
de
cada
prompt
y
y
como
fue
creado
no
vamos
a
entrar
en
todos
ellos
pero
una
cosa
que
quisiera
comentar
que
es
muy
importante
es
cómo
creamos
este
data
set
porque
como
sabemos
el
una
de
las
partes
más
difíciles
de
crear
un
data
set
de
preferencia
es
el
que
precisamos
de
feedback
humano
entonces
en
general
lo
que
se
hace
en
reinforcement
learning
es
que
bueno
primero
se
hace
prompt
después
eso
se
completa
por
distintos
modelos
y
los
humanos
están
en
su
versión
de
cual
es
mejor
o
peor
y
de
ahí
sale
el
data
set
de
preferencia
y
después
eso
se
usa
en
reinforcement
learning
nosotros
lo
que
hicimos
fue
un
pequeño
cambio
como
nosotros
sabemos
cuál
es
la
la
preferencia
por
usando
rol
en
roles
lo
que
hicimos
fue
instruimos
a
gpt
for
en
la
mayoría
de
los
casos
aunque
también
usamos
bar
y
usamos
el
ama
también
pero
en
la
mayoría
de
son
gpt
lo
instruimos
para
hacer
para
pensar
como
un
necolinguist
digamos
le
hicimos
el
system
prompt
diciendo
en
el
lugar
del
del
system
prompt
común
que
dice
bueno
eres
una
asistente
que
que
ayuda
mucho
bueno
nosotros
le
dijimos
eres
un
necolinguista
que
se
preocupa
mucho
por
el
ambiente
digamos
un
poquito
más
largo
en
esa
instrucción
al
sistema
pero
básicamente
es
eso
entonces
le
hicimos
completar
una
serie
de
prompts
que
creamos
con
la
ayuda
de
de
de
colinguistas
en
general
y
gente
que
aportó
al
proyecto
muchos
de
contribuyentes
y
esos
promos
los
hicimos
contestar
usando
roles
pasamos
el
prompt
por
la
ipi
salga
gpt
for
diciéndole
gpt
4
diciéndole
eres
un
necolinguista
contestan
estos
prompts
y
bueno
nos
contestaba
después
lo
pusimos
en
una
forma
adversaria
digamos
de
adversario
dijimos
bueno
ahora
eres
una
persona
que
no
tiene
noción
de
los
problemas
en
ambientales
contestan
los
estos
prompts
entonces
haciendo
eso
después
también
hicimos
algo
ambivalente
algo
que
hicimos
un
rol
en
el
que
era
una
persona
que
no
no
sabía
mucho
no
tenía
mucho
interés
en
el
ambiente
que
era
un
poco
agnóstico
entonces
creamos
esos
tres
roles
digamos
entonces
esos
qué
ventaja
nos
dio
que
ya
sabíamos
cuál
era
la
la
la
la
respuesta
preferida
o
la
o
la
choosing
y
rejector
como
se
como
tenemos
en
el
data
set
eso
nos
dio
una
gran
ventaja
porque
no
tuvimos
que
pasar
por
toda
la
etapa
de
feedback
porque
en
realidad
ya
ya
lo
estábamos
haciendo
antes
ese
feedback
si
se
quiere
lo
único
que
hicimos
fue
lo
pasamos
por
humana
por
verificación
humana
o
sea
yo
mismo
y
otros
personas
que
contribuyeron
con
esto
tratamos
de
validar
de
que
realmente
el
prompt
que
estaba
señalada
el
respuesta
que
estaba
señalada
como
más
alineada
ecológicamente
realmente
lo
era
y
si
lo
vimos
que
en
el
no
29
por
ciento
de
los
casos
era
ese
lo
que
pasaba
todavía
están
en
progreso
porque
a
veces
descubrimos
algunas
respuestas
que
podrían
estar
un
poco
mejor
o
que
eso
está
siempre
en
constante
progreso
entonces
bueno
nada
esto
es
principal
principalmente
lo
que
estamos
haciendo
en
este
proyecto
y
es
totalmente
abierto
y
bueno
como
les
decía
pienso
que
hay
pueden
salir
muchas
cosas
interesantes
de
aquí
en
términos
del
jacatón
y
más
allá
de
eso
yo
creo
que
podemos
ir
mucho
más
que
el
jacatón
y
que
debemos
o
sea
yo
lo
siento
como
yo
mismo
como
una
obligación
el
tema
del
cuidado
ecológico
como
son
un
momento
de
la
humanidad
como
decía
al
principio
aunque
no
tenemos
otra
opción
que
hacer
lo
que
sea
para
para
favorecer
la
sostenibilidad
en
todo
el
discurso
de
la
AI
porque
como
demostramos
omostramos
al
principio
es
el
alcance
que
tiene
ese
también
nunca
visto
antes
en
la
humanidad
entonces
creo
que
tenemos
una
gran
oportunidad
aquí
de
mejorar
esa
mala
relación
si
se
quiere
que
hemos
tenido
con
la
naturaleza
a
través
de
nuestra
historia
entonces
los
invito
a
participar
a
usar
este
data
set
acá
no
hay
nada
propietario
esto
estos
open
source
pueden
bajar
usando
directamente
usando
los
data
el
data
load
from
the
high-end
face
a
la
instrucción
también
hay
un
algunos
unas
partes
de
código
que
no
mucho
pero
pero
pueden
encontrar
en
kit
hape
cosas
que
hicimos
durante
las
pruebas
entonces
las
opciones
aquí
son
varias
se
puede
usar
este
data
set
como
complementario
cualquier
proyecto
que
estén
haciendo
para
hacerlo
ecológicamente
mejor
aunque
sea
sólo
por
la
transferencia
lingüística
que
hay
sabemos
que
nos
parece
por
lo
que
vimos
en
italiano
que
si
lo
usamos
en
español
va
a
mejorar
igual
de
alguna
forma
la
parte
la
parte
ecológica
pero
idealmente
si
el
proyecto
realmente
quiere
ir
más
allá
en
lo
ecológico
sería
ideal
o
bien
traducir
todos
estos
prom
y
y
las
respuestas
a
través
de
un
espacio
en
arquila
o
manualmente
usando
diéleos
o
lo
que
sea
o
mejor
aún
sería
extender
este
data
set
y
agregar
los
prontes
en
español
y
bueno
también
pasarlos
por
algún
espacio
donde
podamos
dar
feedback
o
usar
esta
esta
misma
metodología
que
usamos
aquí
de
de
usar
instrucciones
y
roles
para
para
crear
el
data
set
pero
en
lugar
de
hacerlo
en
inglés
es
a
lo
en
español
sea
que
pienso
que
pueda
haber
muchas
cosas
por
aquí
lo
otro
es
usarlo
para
como
parte
del
leaderboard
que
queremos
crear
y
ver
si
podemos
tener
en
métricas
ecológicas
y
sostenibles
en
los
modelos
que
no
sólo
miramos
los
modelos
por
lo
bien
que
que
razonan
y
no
sé
por
lo
bien
que
hacen
código
y
por
distintas
otras
benchmark
que
son
muy
importantes
y
realmente
determinan
que
tan
bueno
es
un
modelo
pero
sino
también
que
esto
sea
una
parte
fundamental
por
decir
no
quisiera
un
modelo
que
razonen
mejor
que
nadie
pero
que
sea
completamente
e
ignore
completamente
el
ambiente
entonces
bueno
nada
les
invito
a
usar
esto
y
y
bueno
cualquier
cosa
que
yo
pudiera
ayudar
con
mucho
gusto
pueden
encontrar
mi
datos
acá
mismo
en
haenfei
si
estoy
a
disposición
de
esto
y
bueno
nada
más
agradecerle
que
me
hayan
escuchado
y
poder
poner
un
granito
de
arena
por
por
la
ecología
y
nuestro
medio
ambiente
tan
dañado
que
bien
la
verdad
que
me
ha
encantado
las
dos
más
me
ha
gustado
de
hecho
también
me
gustó
mucho
el
comienzo
la
reflexión
sobre
el
sobre
el
poder
del
lenguaje
y
porque
también
tenemos
que
impulsar
desde
ahí
todos
los
valores
psicológicos
no
había
pensado
bueno
bueno
obviamente
sí
porque
la
youtube
muesta
de
charla
pero
hasta
entonces
nunca
se
me
hubiera
ocurrido
que
podía
tener
tanto
impacto
desde
este
punto
de
vista
o
sea
que
súper
interesante
además
me
han
cantado
que
se
me
encien
a
todas
las
chinos
anteriores
a
que
se
está
súper
súper
atento
así
sí
las
vi
todas
me
encantaron
todas
la
verdad
y
aparte
me
ha
gustado
mucho
el
proceso
porque
las
primeras
que
hubo
fue
como
en
esa
introducción
a
cómo
hacer
el
entrenamiento
y
bueno
y
hoy
estamos
hacia
la
parte
de
la
parte
de
la
parte
ética
o
sea
que
muy
bien
lo
verdad
que
me
encanta
cómo
está
haciendo
este
acatón
muchas
gracias
yo
voy
a
retomar
bueno
todos
los
bueno
bueno
este
este
vídeo
lo
voy
a
compartir
también
con
con
los
nuevos
equipos
porque
hay
gente
que
todavía
se
está
se
está
uniendo
ahora
y
está
buscando
proyectos
y
días
de
proyectos
entonces
a
ver
si
alguien
se
anima
a
tomar
ese
relevo
que
has
dado
no
a
estandar
este
data
set
que
tenéis
en
inglés
y
a
ver
si
podemos
crear
también
instrucciones
en
español
y
que
te
iba
a
decir
también
podría
ser
interesante
mirar
desde
la
parte
del
líder
por
lo
que
estabas
diciendo
de
intentar
evaluar
cómo
bueno
si
realmente
las
respuestas
de
nuestros
modelos
del
lenguaje
son
también
o
conscientes
digamos
si
vamos
a
una
vuelta
bueno
muchas
gracias
entonces
genial
muchasgracias
también
Jorge
espero
que
a
todo
el
mundo
haya
gustado
damos
por
finalizada
la
el
primer
día
de
que
nos
deja
catón
con
cuatro
3
que
nos
la
vía
no
la
incluyó
tres
que
no
es
súper
interesantes
y
nada
seguiremos
desarrollando
proyectos
y
con
más
que
nos
también
la
semana
que
viene
muchas
gracias
Jorge
y
también
a
todo
el
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prawdaors.